许晓曦：跨市场、跨资产类别的全球配置策略和机会

日前，南方东英全球资产趋势配置指数(下文称“GAMA指數”) 创始人许晓曦接受了记者采访,围绕GAMA指數的几大特点进行了详细阐述。

许晓曦称，瑞银南方东英全球资产趋势配置指数即GAMA指数策略基于固定的量化交易模型，无人为主观判断，按风险平价资产配置和跨资产趋势追踪策略，投资于全球6大工业国的股指、国债，以及大宗商品, 从而实现在全球主要资产类别上进行动态的分散配置。指数策略基于投资经理对全球宏观资产配置所作的大量研究以及超过十年以上量化策略的交易管理经验，拥有良好的业绩表现。

GAMA指数的实际拥有人为瑞银集团，为保证指数公允性，选择了权威的独立第三方彭博指数服务有限公司（以下简称“彭博”）作为指数的计算方与管理人，指数目前已在彭博发布，彭博根据既定计算规则运用交易所公布的各资产定盘价进行指数的计算，并在彭博终端UCGAMAUN Index页面进行公布。

记者围绕以下几大问题进行了访问：

一、GAMA指数有什么特别之处？

许晓曦：GAMA指数是捕捉6个国家、14个资产机遇的指数方案。配置分散多元，减少单一市场或资产波动带来的风险。历史回测显示，指数可以将风险控制在一定范围内，同时在不同的经济周期、利率环境和通胀情况下，给客户带来长期收益。指数回测数据波动性与10年期美国国债波动性相若，平均夏普率1.2左右，且本指数研发者具有丰富的量化策略研发经验，在其曾研发的产品中，规模最大的现已超百亿美金。

二、瑞银南方东英GAMA指数投资于全球6大工业国的股指、国债，以及大宗商品, 从而实现在全球主要资产类别上进行动态的分散配置。这样的分散化投资模型立足于一个大前提，即全球资产价格的未来大趋势保持上行。为什么您认为全球资产价格将保持上行趋势呢？

许晓曦：长期来说，各大类资产都有其风险溢价，即资产的价格上涨远快于短期的利率。以股票来说，长期来看股票的表现远好于债券即所谓的股票风险溢价（equity risk premium）。对于债券来说，长期债券的收益也好于短期债券，短融长贷的利差也是国内外银行重要的收益来源之一。过去数十年各国的货币供应量稳步的上升也是资产价格不断上涨的重要因素。

三、为什么选这六大工业国的股债资产？权重方面是怎么考虑的？

许晓曦：一个量化模型可以长期有效的前提在于游戏规则的稳定性。选择六大工业发达国家进行配置主要原因在于他们拥有成熟的市场体系，稳定的政治格局，在政策可控性和连续性方面均有较大优势。而新兴国家相对而言则拥有更加多变的政策风险，稳定性不够，因此在模型建立时我们选择了规避。

权重方面，指数在最初编制的时候选择采用等权重的方式为起点，但考虑到加拿大这样国家的市场深度略显不足，如果采用和美国等权重的方法，将对容量有所限制，因此进行了调节，将澳大利亚、加拿大的仓位进行适度削减，对美国的仓位进行小幅调增，在确认结果不受影响的情况下，拓宽产品容量。希望能像桥水那样，打造出旗舰型产品，尽量把规模做大，量化指数品牌做大。

四、一个成熟有效的指数编制规则会经历多个成长阶段，GAMA指数是怎样的一个升级路径？

许晓曦：在不是高频交易的量化策略领域，观点的提出主要还是应该由基金管理人在交易过程中得到的心得领悟及对市场运作基本理念为基础，设计符合这一理念的交易规则。总结我自己的职业生涯，在对于各资产间的发展规律、联动关系研究的这十多年时间中，对宏观经济分析一直特别重视，经历了金融危机、欧债危机、美联储推出QE到加息缩表等，也更加坚定了顺周期和逆周期时资产表现，注重国家层面的分散化效果，以及大部分时间成立的股债资产之间的负相关性等等。将这些经验融入指数建立模型中，使GAMA指数从全球角度考虑下沉到各个国家考虑；同时注重周期的运用。

在根据该规则建立的模型运行结果符合预期的情况下，通过不同方法不断验证策略的有效性和稳定性。找出交易理念的弱点、发生的概率，并通过历史上大的风险事件来测试策略的表现。在策略运行的过程中，需要持续的跟踪市场和策略运行情况，检视策略的持仓和表现是否和设计初衷相同，定位其中成功和不成功的因素为该模型的升级优化提供积累。通过上述方法，GAMA指数经历了多个维度的迭代，包括投资标的的升级，运作策略的升级和风险控制的升级等等，最终形成了一套成熟固定、并经过历史检验行之有效的运作规则。

五、模型是否适应所有的市场情况，什么情况下会不适应？

许晓曦：GAMA指数通过国别上分散、资产上轮动、波动上仓位控制的策略进行编制，具有分散化、轮动、均衡的风格。跨越2002年3月至2019年2月近十七年的市场行情，指数历史回测年化超额回报率达到4.85%，夏普率（暨承担一单位的风险所获得的回报）为1.14，年化波动率为4.26%，具体走势如下图。期间日度、月度、及年度胜率分别为55%、65%、及91%，最大回撤为-7.12%，出现于2015年4月15日至2015年8月25日，至2016年6月24日完全回补。从业绩方面来看，面对长期多变的市场，指数的走势稳定，波动可控。

数据来源：彭博，南方东英，自2002年3月至2019年2月

*文内图表可能包括模拟及假设性过往表现，仅供说明用途，且并非任何形式的保证。此等结果乃以本身存在若干固有限制的模拟或假设性表现结果为基础。模拟或假设性表现非实际表现，可能有别于实际交易的结果。南方东英概不就未能达成任何预测、预计或目标承担责任。投资附带风险。过去的业绩并不代表将来的表现。

但理论上来说，由于GAMA指数策略的投资标的为六个国家，14种资产，并没有涵盖所有的国家/地区，如新兴市场。虽然指数具有很好的分散性，但是如果指数所投资的14种资产在极端情况下，相关性显著上升，并同时下跌，那么指数有可能由于分散性效果的减弱，以及只能做多的设计，会使其表现受到影响。此外，策略采用了跨资产趋势的投资策略，所以如果在极端情况下，市场的趋势不明显，甚至发生反转，那么指数的表现可能会受到影响。

而市场风险的本质在于配置的好坏，因此我们会问股债之间的相关性究竟如何，双杀的概率有多大。在对我们投资的六个国家的市场历史行情进行分析后，我们发现：在短期内，如每日观察，股债收益体现出显著的负相关性。但将时间区间拉长至6个月、1年、甚至2年的情况下，由于风险溢价的存在，随着投资期限拉长平均而言二者存在显著的超额收益，从而出现股债同涨情形的占比显著提升。而股债同跌的情形在各国历史上出现的很少，且随投资期限延长而显著降低，极少持续达到一年或以上。

六、如果市场上发生一些极端的风险事件，模型是否需要针对性的做调整？

许晓曦：GAMA指数的模型是基于过往几十年经验设计的，并不对单一事件做分析和反应，因为它们无法预料，每次出现也都不同；我们能做到的，是相信每次事件发生后它们会反映在价格之上。以去年2月（2018年）极端市场为例，事后来看当然可以通过（对交易模型）加约束来限制回撤，然后得到更好看的回测曲线，但是这样的极端市场在历史上已经发生了很多次，如果这么多次极端事件都没法得到一个有效的模型而只为了近期一次问题再修改模型，那么下一次发生问题是不是仍然又要改呢？

正是因为模型的成熟与固化，规避了投资过程中人性的弱点，保障了指数的独立性和公允性。我作为指数创始人，在确定交易规则后，已经把指数的所有编制详情交给了彭博，目前该指数的管理方和计算方为彭博，指数计算所有需要用到的数据也是交易所公布的官方定盘价（settlement price)。彭博做为独立第三方依照IOSCO(国际证监会组织）对指数业务的监管指引进行指数的管理和计算，最大化的确保了指数的独立与公允。

七、您从业15年的时间，积累的深厚的资产管理和投资经验，可否简要介绍一下您过往的工作经历和一些实盘投资成果？

许晓曦：我在学生时代就已经迷上了投资，硕士论文的主题都是用人工智能进行高频量化交易。之后5年在花旗银行以及贝尔斯登的新兴市场外汇期权的做市以及自营交易让我对市场的运作方式有了全新的认知。07-08年在次贷风暴中，亲眼见识了银行的提挤、倒闭；两三年前还获得最高信贷评级的金融机构资不抵债被国有化；大量的在量化模型、风控系统看来只有百分之一，万分之一发生概率的风险事件接二连三的发生都让我对量化模型的局限性以及系统性风险和黑天鹅事件有了全新的刻骨铭心的了解也极大的影响了我交易和建模的风格。08年至18年加入南方东英前我一直在摩根大通银行负责亚太区的量化交易业务，专注于量化模型的建立，维护，风险的管理和为客户定制符合其风险偏好和收益要求的定制产品。期间成功开发数只业已实盘运行超过5年，实盘夏普率优于桥水全天候基金的量化指数，其中规模最大的已过百亿美金。

许晓曦：新加坡南洋理工大学会计荣誉学士，金融工程理学硕士。历任摩根大通亚太区指数交易主管（2008-2018），贝尔斯登亚太区外汇期权交易主管（2006-2008）。

（风险提示:市场有风险，投资需谨慎。）